本文關(guān)鍵詞：面向電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)的壓縮感知采集模式研究

  更多相關(guān)文章： 電能質(zhì)量監(jiān)測(cè) 壓縮感知 時(shí)空壓縮感知 測(cè)量矩陣優(yōu)化

【摘要】：隨著智能電網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,尤其是發(fā)電側(cè)新能源接入、輸電側(cè)特高壓飛速發(fā)展、用電側(cè)負(fù)荷類型日益豐富的趨勢(shì)下,電能質(zhì)量也面臨著越來(lái)越多的擾動(dòng)和不穩(wěn)定因素,因此,電能質(zhì)量問題的解決受到了廣泛的重視。電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)作為解決電能質(zhì)量問題的數(shù)據(jù)來(lái)源和信息基礎(chǔ),其數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展對(duì)于提高電能質(zhì)量數(shù)據(jù)采集的效率、改善電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性具有重要意義。目前,電能質(zhì)量數(shù)據(jù)量急劇增多的環(huán)境下,解決海量電能質(zhì)量數(shù)據(jù)采集傳輸?shù)闹饕侄螢閷?duì)采樣后數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理,在傳輸端降低傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮；而缺乏解決電能質(zhì)量數(shù)據(jù)量龐大的源端數(shù)據(jù)壓縮實(shí)現(xiàn)方式。壓縮感知理論的出現(xiàn)正是解決這一問題的有效途徑。為解決電能質(zhì)量數(shù)據(jù)采集傳輸數(shù)據(jù)量龐大、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)壓縮方式前端計(jì)算能力有限的問題,本文中將壓縮感知理論應(yīng)用于電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集,實(shí)現(xiàn)了電能質(zhì)量數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)量的有效減少,突破源端設(shè)備計(jì)算處理能力瓶頸：并且在此基礎(chǔ)上,提出了一種面向用電側(cè)電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)的時(shí)空壓縮感知方法,充分考慮相似用戶間電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性和電能質(zhì)量數(shù)據(jù)本身的時(shí)間可稀疏性,通過(guò)對(duì)稀疏基的變形實(shí)現(xiàn)時(shí)空二維的壓縮感知,實(shí)現(xiàn)了更低維的壓縮感知采集模式,進(jìn)一步提升了數(shù)據(jù)采集壓縮比并有效提升了重構(gòu)效率。另一方面,還提出了一種測(cè)量矩陣的優(yōu)化構(gòu)建方法,基于克羅內(nèi)克積和Gram矩陣,實(shí)現(xiàn)了測(cè)量矩陣非相關(guān)特性的優(yōu)化,從而實(shí)現(xiàn)壓縮感知重構(gòu)精度的提升,即增強(qiáng)了相同重構(gòu)精度下的可壓縮比；通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,本文中的算法均能體現(xiàn)出良好的壓縮效果,準(zhǔn)確重構(gòu)原始信號(hào),為改善電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集模式提供重要解決手段,為實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)各環(huán)節(jié)的廣泛電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)開辟了新途徑。
【關(guān)鍵詞】：電能質(zhì)量監(jiān)測(cè) 壓縮感知 時(shí)空壓縮感知 測(cè)量矩陣優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM76
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 課題背景及研究的目的和意義9
• 1.2 電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集技術(shù)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.2 電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)11-12
• 1.3 壓縮感知理論的發(fā)展應(yīng)用12-15
• 1.3.1 壓縮感知理論的發(fā)展歷程12-13
• 1.3.2 壓縮感知理論研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3.3 壓縮感知理論在電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)的應(yīng)用及發(fā)展趨勢(shì)14-15
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)及主要研究?jī)?nèi)容15-16
• 第2章 電能質(zhì)量壓縮感知理論16-22
• 2.1 壓縮感知理論框架16-19
• 2.1.1 稀疏矩陣16-17
• 2.1.2 測(cè)量矩陣17-18
• 2.1.3 重構(gòu)算法18-19
• 2.2 電能質(zhì)量信號(hào)模型分析19-21
• 2.2.1 電能質(zhì)量信號(hào)模型19-20
• 2.2.2 電能質(zhì)量信號(hào)可稀疏性分析20-21
• 2.3 本章小結(jié)21-22
• 第3章 面向用電側(cè)電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)的時(shí)空壓縮感知方法22-31
• 3.1 時(shí)空壓縮感知模型架構(gòu)22-25
• 3.1.1 常規(guī)電能質(zhì)量數(shù)據(jù)采集模型22-23
• 3.1.2 時(shí)空壓縮感知數(shù)據(jù)采集模型23-25
• 3.2 時(shí)空壓縮感知模型分析25-26
• 3.3 仿真驗(yàn)證分析26-29
• 3.3.1 重構(gòu)曲線對(duì)比26-28
• 3.3.2 統(tǒng)計(jì)量對(duì)比28-29
• 3.4 本章小結(jié)29-31
• 第4章 面向電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)的測(cè)量矩陣優(yōu)化方法31-40
• 4.1 測(cè)量矩陣特性分析31-32
• 4.2 基于克羅內(nèi)克積的測(cè)量矩陣構(gòu)建32-33
• 4.3 基于GRAM矩陣的測(cè)量矩陣優(yōu)化33-35
• 4.4 仿真驗(yàn)證分析35-39
• 4.5 本章小結(jié)39-40
• 第5章 結(jié)論與展望40-42
• 5.1 結(jié)論40-41
• 5.2 展望41-42
• 參考文獻(xiàn)42-46
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果46-47
• 致謝47

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4 辛建波;孫e，

本文編號(hào)：631920